duelingdqn的优点的简单介绍

强化学习10-Dueling-DQN

1、q_values， target） ...在训练过程中，Dueling DQN使用Huber loss优化，每过一定轮次后更新目标网络以保持稳定性。通过这种方式，模型能够更有效地学习并适应复杂的环境，尤其是在多维决策问题中，如经典的CartPole游戏。

2、然而，DQN与Q Learning都存在将次优结果误判为最优的问题。为解决这个问题，DQN引入了策略选择与评估的分离，增强了多行为选择下的稳定性。DDQN在此基础上更进一步，它扩展了DQ Learning，引入了off-policy策略的影响，强化了目标网络的更新规则。每一步改进都旨在提升学习的准确性和效率。

3、强化学习是一场探索未知领域的深度之旅，其中深度Q网络（DQN）及其进阶版本如double DQN、经验回放、rainbow和分布式DQN，是解决复杂问题的关键工具。这些算法如同评论员，通过神经网络学习评估策略，以期望的累积奖励衡量行动的价值。

4、DQN的核心在于两个神经网络的协同工作：Q-eval网络使用最新参数进行预测，而Q-target网络则定期更新。固定Q-targets策略保证了学习的稳定性，而Double DQN则通过分离动作选择和评估，解决过估计问题。优先回放（PER）方法则根据TD-error赋予经验优先级，进一步提高学习效率。

5、DQN算法：DQN算法是一种基于值的强化学习算法，主要用于连续状态空间的问题。DQN算法使用深度神经网络来近似Q函数，通过优化网络参数来更新Q函数。A3C算法：A3C算法是一种基于策略的强化学习算法，通过并行化多种神经网络来训练多个智能体，从而提高学习效率和精度。

6、从立杆子的实例来看， dueling DQN明显可以加速找到收敛点：最后，总结一下， DQN的两大弱点是： over-estimation 和 收敛速度慢。